“ひとり開発”のAIで1日数千万件の広告審査を効率化 「AIは詳しくない」ヤフー社員が実現できたワケ(3/3 ページ)
広告が増加し、これまでの手法では審査が追い付かなくなっていたヤフー。異動したての社員が1人でAIを構築し、チェックを自動化したところ、工数削減に成功したという。人材も知識も少ない中、1日数千万件にも及ぶ広告審査を効率化できた理由とは。
広告審査の担当者もAIのチューニングが可能に
GCPを活用しての開発が決まったヤフーのAI。19年10月から12月にかけて伊藤さんが1人でプロトタイプを開発し、社内のAI専門チームの協力を受けて再度チューニングした後、20年1月に運用をスタートした。
既存の審査システムも従来通り稼働し、ここでOKと判定した広告コンテンツをGCP上のAIモデルに送信。AIは学習したデータを基に、広告のテキストをあらためて審査する。AIがNGと判定したものはさらに人手でチェックする仕組みだ。
「これまでは既存システムがNGとしたものを全て人手で審査していたが、AIがNG判定したものだけを人手のチェックに回せるようになり、審査作業の工数を減らせた。精度は既存システム以上で、かなりの数の広告をAIモデルでNG判定している」(一条さん)
専門人材がいなくても運用できるシステムを目指したことで、機械学習やデータ分析の専門家だけでなく、広告審査の担当者もAIモデルの調整に携われるメリットもあった。ヤフーは今も継続的にAIモデルをアップデートしており、広告審査の企画担当者が自分でBig QueryやCloud AutoMLを直接触ってAIをチューニングすることもあるという。
「広告審査については、当然ながら広告審査の担当者が一番詳しい。ビジネスユーザーでもデータ分析やAI学習の作業が行えるような環境が不可欠だった」(一条さん)
今後目指すは「MLOps」
AIを活用し、広告審査の効率化を実現したヤフー。浮いた人手を学習データの分析やブラッシュアップに回せるようになったことから、今後はAIをチューニングする作業の自動化・省力化にリソースを回す方針だ。
改良した機械学習モデルを次々とリリースする態勢を作る「MLOps」も目指す。Googleの機械学習プラットフォーム「Vertex AI」などを活用しながら、効率よくAIを運用できる仕組みを整えたいという。
「現在の仕組みをどんどん改良し、AIモデルのアップデートから評価までのプロセスを全て自動化したい。早くて1年後にはある程度の自動化を達成できればと考えている」(伊藤さん)
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